数据不是正态分布怎么进行独立样本T检验-搜答案-拍题作业网

两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布,而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布从而,……再问：为什么两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布再答：独立，联合概率密度等于

惹X～N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k～N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能（相对于其

分析方法太多了我替别人做这类的数据分析蛮多的

你问的都是些什么问题啊?不是正太分布怎么改成正太分布?那改完之后还能代表原始数据吗?方差分析就是如何确定那些值?当数据不符合正态分布的时候,我们可以用费参数检验来分析.你先把方差分析的原理弄清楚.si

采用非参数检验里面也有相关的检验方法

相关分析的结果只是提示作用,0.1-0.2的话意义不是很大了.正态性的话还是要看的,可以不考虑你考虑的话也不会错,对吧

用JB检验,先计算Skewness和Kurtosis值,然后根据JB=n*(Ske^2+(Kur-3)^2/4)/6计算出JB(n是样本容量,S和K的值,Excel里有公式可以直接算）,然后查询你要求

用normfit试试看或者是normfitcmd

两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.

PROCUNIVARIATEDATA=数据集名NORMALPLOT;VAR变量;RUN；如果对数不行,还可以用COX-BOX转换,或是其它的...对数和COX-BOX这两种转换方式居多

根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布

H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2

再问：多谢！

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

正态分布函数为NORMDIST标准差函数为STDEV

设误差绝对值不超过30m的为事件A,F(X)为概率分布函数P(A)=F(30)-F(-30)=Φ[(30-20)/40]-Φ[(-30-20)/40]=Φ(0.25)-Φ(-1.25)具体数值你就自己

两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的正态分布,则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数

可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态

你回归后要保存为新的残差序列,然后在做正态检验,不能直接用原始的”resid"序列直接正态检验,这样当然和在回归页面上做不一样